[发明专利]麦克风异常检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种麦克风异常检测方法，其特征在于，包括：

获取麦克风采集的音频信号数据；

根据所述麦克风采集的音频信号数据，采用预设的特征值计算算法计算出所述麦克风相对于麦克风阵列的时域特征值和频域特征值，其中包括：计算所述麦克风相对于麦克风阵列的时域能量偏差百分比数值作为所述麦克风的时域特征值、计算所述麦克风相对于麦克风阵列的频域子带归一化的相对能量和偏差百分比数值作为所述麦克风的第一频域特征值以及计算所述麦克风相对于麦克风阵列的频域归一化的对数频谱距离偏差百分比数值作为所述麦克风的第二频域特征值；

分别将所述麦克风相对于麦克风阵列的时域特征值和频域特征值与对应预设的标准阈值进行比对，根据比对结果判断所述麦克风是否异常。

2.根据权利要求1所述的麦克风异常检测方法，其特征在于，所述根据所述麦克风采集的音频信号数据，采用预设的特征值计算算法计算出所述麦克风相对于麦克风阵列的时域特征值和频域特征值的步骤，包括：

按照特征值计算算法中预先配置的算法参数对麦克风采集的音频信号数据进行预处理，其中，所述预处理包括加窗分帧处理和傅里叶变换处理。

3.根据权利要求2所述的麦克风异常检测方法，其特征在于，所述计算所述麦克风相对于麦克风阵列的时域能量偏差百分比数值作为所述麦克风的时域特征值的步骤，包括：

通过加窗分帧处理将所述麦克风采集的音频信号数据划分成多个数据帧，获取每个数据帧对应的幅值；

根据所述麦克风采集的音频信号数据中每个数据帧对应的幅值数据，采用所述预设的特征值计算算法计算出所述麦克风阵列中每个麦克风对应的短时能量值；

结合每个麦克风对应的短时能量值确定所述麦克风阵列的短时能量均值；

将所述每个麦克风对应的短时能量值分别与所述麦克风阵列的短时能量均值进行比对，计算出所述每个麦克风对应的时域能量偏差百分比数值。

4.根据权利要求2所述的麦克风异常检测方法，其特征在于，所述计算所述麦克风相对于麦克风阵列的频域子带归一化的相对能量和偏差百分比数值作为所述麦克风的第一频域特征值的步骤，包括：

通过对所述麦克风采集的音频信号数据进行傅里叶变换获取所述麦克风对应的频谱；

按照特征值计算算法中预先配置的算法参数从所述频谱中选取对应的频段，并将所述频段平均分成若干个子带，获取各子带的幅值谱；

获取所述各子带的幅值谱中幅值最大的频点，按照所述各子带的幅值谱中幅值最大的频点对各子带进行归一化处理，获取所述各子带对应的平均幅值；

根据所述各子带对应的平均幅值计算出所述各子带归一化相对能量，将所述各子带归一化相对能量进行求和，以获得频域子带归一化相对能量和；

结合每个麦克风对应的频域子带归一化相对能量和确定所述麦克风阵列的频域子带归一化相对能量和均值；

将所述每个麦克风对应的频域子带归一化相对能量和分别与所述麦克风阵列的频域子带归一化相对能量和均值进行比对，计算出所述每个麦克风对应的频域子带归一化相对能量和偏差百分比数值。

5.根据权利要求2所述的麦克风异常检测方法，其特征在于，所述计算所述麦克风相对于麦克风阵列的频域归一化的对数频谱距离偏差百分比数值作为所述麦克风的第二频域特征值的步骤，包括：

通过对所述麦克风采集的音频信号数据进行傅里叶变换获取所述麦克风对应的频谱；

按照特征值计算算法中预先配置的算法参数从所述频谱中选取对应的频段，并将所述频段平均分成若干个子带，获取各子带的幅值谱；

获取所述各子带的幅值谱中幅值绝对值最大的频点，按照所述各子带的幅值谱中幅值绝对值最大的频点对各子带进行归一化处理，获取每个麦克风对应的幅值谱；

结合所述每个麦克风对应的幅值谱确定所述麦克风阵列的幅值谱均值；

根据所述每个麦克风对应的幅值谱和所述麦克风阵列的幅值谱均值，计算出所述每个麦克风对应的频域归一化对数频谱距离；

结合所述每个麦克风对应的频域归一化对数频谱距离确定所述麦克风阵列的频域归一化对数频谱距离均值；

将所述每个麦克风对应的频域归一化对数频谱距离分别与所述麦克风阵列的频域归一化对数频谱距离均值进行比对，计算出所述每个麦克风对应的频域归一化对数频谱距离偏差百分比数值。